Ebbene, esiste una stima meta-analitica dell'IFR per Covid-19 già disponibile anche se solo come bozza di documento:

c'erano 13 stime di IFR incluso nella meta-analisi finale, da un'ampia gamma di paesi, pubblicata tra febbraio e aprile 2020. La meta-analisi ha dimostrato una stima puntuale dell'IFR dello 0,75% (0,49-1,01%) con una significativa eterogeneità (p<0.001 ). Conclusione: sulla base di una revisione sistematica e di una meta-analisi delle prove pubblicate su COVID-19 fino alla fine di aprile 2020, l'IFR della malattia nelle popolazioni è dello 0,75% (0,49-1,01%). Tuttavia, a causa dell'elevata eterogeneità nella meta-analisi, è difficile sapere se questa rappresenta la stima puntuale "vera". È probabile che luoghi diversi sperimenteranno IFR diversi. Sono urgentemente necessarie ulteriori ricerche sull'IFR stratificato per età per informare il processo decisionale su questo fronte.

Un paio di punti aggiuntivi dal documento:

L'analisi per paese di origine non sembrava avere un effetto sostanziale sui risultati, con entrambi gli studi interni ed esterni alla Cina che mostravano stime aggregate simili [...] C'era un'eterogeneità molto significativamente inferiore negli studi pubblicati utilizzando dati cinesi (I ² = 0%, p> 0,5)

D'altra parte, hanno scoperto che le stime IFR (nella misura in cui) sono aumentate di mese, in aprile in particolare, sebbene questo si riferisce alla data di pubblicazione dello studio piuttosto che all'intervallo di tempo compreso tra le osservazioni dello studio. (Personalmente, lo trovo un po 'intrigante, poiché durante la pandemia H1N1 / 09, ho letto - anche se non in modo molto dettagliato - che le stime CFR per lo più sono diminuite nel tempo.)

C'è una tabella riassuntiva con i risultati esatti di ciascuno dei 13 studi alla fine di questa meta-analisi. Purtroppo è in un formato un po 'troppo vistoso da includere qui; quella tabella si estende su 5 pagine della bozza di carta.

Di seguito è riportato un riepilogo di tutti i dati e i risultati che hanno risposto a questa domanda che soddisfano i criteri di cui sopra che ho trovato o che sono stati indicati nelle risposte a questa domanda. Il rischio di mortalità indicato è quello fornito nel documento di ricerca citato o, dove non viene citato alcun documento (fonti 6,7 e 9), il numero di morti diviso per il numero di infezioni in base ai dati grezzi.

1. "Stime della gravità della malattia da coronavirus 2019: un'analisi basata su modello". Robert Verity, PhD et al.
https://www.thelancet.com/journals/laninf/article/PIIS1473-3099(20)30243-7/fulltext

Rischio di mortalità (complessivo) = 0,657%

Rischio di mortalità (stratificato per età):
0–9 = 0,00161%
10 –19 = 0,00695%
20–29 = 0,0309%
30–39 = 0,0844%
40–49 = 0,161%
50–59 = 0,595%
60–69 = 1,93%
70–79 = 4,28%
≥80 = 7,80%

2.LA COUNTY PUBLIC HEALTH DEPARTMENT / UNIVERSITY OF SOUTHERN CALIFORNIA STUDY FINDINGS.
https: //qz.com/1841445/covid-19-may-be-undercounted-50-fold-in-la-antibody-surveys-show/
https://reason.com/ 2020/04/20 / la-county-test-anticorpi-suggeriscono-che-il-tasso-di-mortalità-per-covid-19-è-molto-inferiore-di-persone-temuto /
Infezioni (in USA, estrapolati) = da 221,00 a 442.000.
Fattori di età: stima corretta per l'età per l'intera popolazione degli Stati Uniti.

Rischio di mortalità (IFR) = 0,1% - 0,3%.

3.GANGELT, STUDIO GERMANIA.
https : //www.land.nrw/sites/default/files/asset/document/zwischenergebnis_covid19_case_study_gangelt_0.pdf
https://www.technologyreview.com/2020/04/09/999015/ analisi-del-sangue-mostrano-15-persone-ora-sono-immuni-a-covid-19-in-una-città-in-germania /? fbclid = IwAR1P-zqpfx6ATyVsGYa_9EHVgr3aY0ryKDh_uuC90xKtXMWXKR4fR4 Fattori di età: Stima corretta per età per l'intera popolazione adulta di Gangelt. Infezioni (circa) = 2% della popolazione adulta di Gangelt.

Rischio di mortalità stimato (IFR) = 0,37%

4.DIAMOND PRINCESS OUTBREAK.
https://www.statista.com/statistics/1099517/japan-coronavirus-patients-diamond-princess/
Data dell'ultima possibile infezione: 1 marzo 2020
Morti fino ad oggi : 13 Studio n. 1 di Diamond Princess (rischio di mortalità):
"Stima del rapporto di infezione e mortalità per COVID-19 utilizzando dati aggiustati per età dall'epidemia sulla nave da crociera Diamond Princess". Timothy W Russell et al.
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.03.05.20031773v2
Età media: stima aggiustata per età per l'intera popolazione della Cina. CI = 95%.

Rischio di mortalità stimato (IFR) = 0,5%

Studio Diamond Princess n. 2 (stima delle infezioni):
"Il contributo della SARS asintomatica- Infezioni da CoV-2 alla trasmissione - un'analisi basata su modello dell'epidemia di Diamond Princess ”. Jon C. Emery et al.
https://cmmid.github.io/topics/covid19/reportsEmery_Transmission%20from%20asymptomatic%20SARS-CoV-2.pdf
Età media = 65. Infezioni stimate totali: 1.304 (1.198-1.416).

Rischio di mortalità (IFR) basato sulla stima delle infezioni medie = 0,99%

5.STIMA DEL RISCHIO DI MORTE DA JEAN-DOMINQUE MICHEL.
https://phusis.ch/2020/03/25/covid-19-il-sagit-dune-epidemie-banale/
Fattori di età: statistiche citate per l'intera popolazione della Cina come del tempo di pubblicazione (25 marzo 2020).

Rischio di mortalità (IFR) = < 0,3%

6.STUDIO DI STOCCOLMA.
Dati sulle infezioni: "Stime del picco- giorno e il numero di individui infetti durante l'epidemia di covid-19 nella regione di Stoccolma, Svezia.
febbraio - aprile 2020 ".
https://www.folkhalsomyndigheten.se/publicerat-material/publikationsarkiv / i / stime-del-picco-giornaliero-e-del-numero-di-individui-infetti-durante-l'epidemia-di-covid-19-nella-regione-di-stoccolma-svezia-febbraio-aprile- 2020 /
Tipo: stima basata su modelli.
CI: sconosciuto.
Dati sui decessi: https://c19.se/en/Sweden/Stockholm. Fattori relativi all'età: stima corretta per l'età per l'intera popolazione di Stoccolma.
Numero di infezioni all'8 aprile 2020 = 70.500
Numero di decessi al 1 ° maggio 2020 = 1.417.

Rischio di mortalità (IFR) = 2%

7.USS THEODORE ROOSEVELT OUTBREAK.
https://navylive.dodlive.mil/2020/03/ 15 / us-navy-covid-19-updates /
Data di arrivo dell'epidemia: 24 marzo 2020.
Numero di infezioni = 2.141
Numero di decessi fino ad oggi = 1
Media età =?

Rischio di mortalità (IFR) = 0,046%

8. PROGETTO DI STIMA DEL META-STUDIO PER LA STIMA DELL'IFR DEL CORONAVIRUS.
'A sistematic revisione e meta-analisi dei dati di ricerca pubblicati sui tassi di mortalità per infezione COVID-19 ", Gideon Meyerowitz-Katz et al.
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.05.03.20089854v1
Fattori di età: meta-studio basato su studi con diversi gruppi di età / età media. Età media del meta-studio non indicata.

Rischio di mortalità stimato = 0,75% (0,49-1,01%)

9.CHARLES DE GAULLE AIRCRAFT CARRIER OUTBREAK.
https://en.wikipedia.org/wiki/COVID-19_pandemic_on_Charles_de_Gaulle
Data di arrivo: 10 aprile.
Età media =?
Numero di infezioni = 1.046
Morti fino ad oggi : 0

Rischio di mortalità (IFR) = 0%

Circa l'1-2% .

Anche se @Fizz e @Dale Newton hanno già fornito una bella raccolta (anche con statistiche), vorrei aggiungerne un'altra , che si basa su buon senso e statistiche .

Prima di tutto, la fonte dovrebbe essere tale che ci si possa ragionevolmente aspettare che riporti dati veritieri; questo significa praticamente governi democratici che lo prendono sul serio e non cercano di minimizzarlo per vari motivi. In secondo luogo, il numero di infezioni (come la più probabile fonte di errore) dovrebbe essere stimato da un insieme di dati più ampio possibile; quindi solo i dati provenienti da paesi che hanno un rapporto molto elevato tra test e risultati positivi e un programma di test rigoroso. Terzo, il test dovrebbe avere una sensibilità e una specificità ben note.

L'unica fonte che soddisfa meglio questi criteri è la Corea del Sud . La Corea del Sud ha eseguito 802.000 test, ha trovato 11142 infezioni confermate e ha avuto 264 decessi (al 22/05/2020), per un tasso di mortalità per infezione pura del 2,37% .

Australia e Nuova Zelanda forniscono entrambe una conferma approssimativa della stima basata sulla Corea del Sud. Australia ha eseguito 1192.000 test, trovato 7106 infezioni confermate e ha avuto 102 decessi, per un IFR dell ' 1,43% . La Nuova Zelanda ha eseguito 259.000 test, trovato 1504 infezioni confermate e ha avuto 21 decessi, per un IFR dell ' 1,39% .

In Corea del Sud, il rapporto tra test e infezioni confermate a 72: 1 è molto alto; Australia e Nuova Zelanda sono ancora più alte, ma (forse) con tracciamento meno buono. La definizione di "confermato" è un test PCR positivo, con un nuovo test positivo. La Corea del Sud ha anche un robusto programma di tracciamento dei contatti e sorveglianza per le persone che presentano sintomi che sarebbero sospetti anche se non collegati a un cluster noto. Di recente, solo un nuovo caso ha portato a eseguire 45k test su possibili contatti. Ovviamente questo non significa che abbiano contratto ogni singola infezione, ma non sarebbero lontani da essa; è ragionevole pensare di aver riscontrato la maggior parte delle infezioni, sintomatiche o meno. "La maggior parte" è un po 'difficile da quantificare, ma oltre il 50% è virtualmente certo e oltre l'80% è abbastanza probabile.

Il tasso di mortalità del 2,37% è abbastanza preoccupante e molto più alto della maggior parte degli altri rapporti , ma a mio parere proviene dal set di dati più affidabile (e più ampio). Ci sono alcune cose che possono spiegare questo: dati demografici (popolazione anziana), la maggior parte dei casi si è verificata abbastanza presto nella linea temporale (minore esperienza mondiale su un trattamento efficace), o forse alcuni grandi gruppi che si trovavano appena in una popolazione più anziana; e sì, ovviamente hanno perso alcune infezioni. Per questo motivo penso che sia ragionevole pensare che un tasso di mortalità per infezioni nella media della popolazione dovrebbe essere un po 'più basso; Dall'1% al 2% è un buon intervallo di buon senso. Un rapporto sudcoreano un po 'precedente ma più dettagliato che include dati demografici è disponibile qui: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.03.15.20036368v1.full.pdf (se qualcuno può trovare un altro recente, aggiungere un collegamento ad esso)

Considero la maggior parte delle fonti raccolte in altre risposte non credibili , per vari motivi. L'articolo di Lancet si basa principalmente su dati cinesi. Lo studio della contea di Los Angeles è stato condotto da Eran Bendavid (che ha condotto lo studio di Santa Clara altrettanto imperfetto che è stato completamente cestinato da quasi tutti link link e successivamente ritirato), ha utilizzato un anticorpo test che può avere un tasso di falsi positivi abbastanza alto (che a sua volta si basa su un minuscolo set di dati di convalida; 3 falsi positivi su 401 campioni negativi noti) e ha trovato 35 positivi su 863 (anche piuttosto piccoli campione). Il buon senso dice che le conclusioni basate sui dati di un intero paese e basate su test PCR ultra affidabili superano le conclusioni basate su poche centinaia di test basati su anticorpi inaffidabili, ogni giorno. Allo stesso modo, tutti gli studi citati nella meta-analisi di Meyerowitz-Katz collegati sopra (a) traggono conclusioni da un numero esiguo di casi / infezioni / test, oppure (b) utilizzano metodi completamente inaffidabili per stimare il tasso di infezioni, o entrambi .

Darei ai dati dell'intero paese della Corea del Sud (e di altri paesi con test approfonditi) un peso enorme in qualsiasi meta-analisi; i dati della sieroconversione di grandi dimensioni studiano un peso medio (ma non ce ne sono ancora); e piccoli studi di sieroconversione (o studi che stimano solo la prevalenza utilizzando modelli) essenzialmente senza peso. Penso che cercare di affermare di conoscere un tasso più preciso rispetto all'intervallo 1-2% che ho descritto, o che il tasso è significativamente inferiore all'1% per una popolazione media, semplicemente non è supportato dai dati disponibili ora.

NOTA Ciò presuppone un sistema sanitario che non sia sopraffatto. Per un esempio di cosa succede se il sistema viene travolto, vedi Italia: anche da Statista, la Lombardia ha fatto 228k test, 86k segnalati contagi, 15,8k morti. Il rapporto tra test e risultati positivi è inferiore a 3: 1; il tasso di mortalità per infezione basato su infezioni note è del 18%. Quante infezioni totali c'erano che non vengono contate? Ebbene, i dati italiani sulla sieroconversione sono piuttosto scarsi, ma almeno una fonte dice il 4-11% (presumibilmente: da 400.000 a 1,1 milioni di infezioni in Lombardia, con barre di errore molto ampie). Ciò fornisce un IFR dal 2 al 5% (anche con barre di errore molto ampie).